话说ＢＩ

话说ＢＩ，它是日后的企业发展的趋势，必火的．虽然它刚出道不久，但已经被好多企业看好．甚至已经用起来了．自己也在慢慢地摸索中：

什么叫ＢI?

ＢＩ，它被称为商业智能．是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　目前，商业智能系统有两种实施策略：

    一种是将BI系统建造在目前已有的业务系统之上，以企业应用集成（EAI）系统为核心，将各个业务系统的独立数据统一成标准数据格式（如XML），然后，由BI系统进行整合、分析、展现。此类BI系统通常是与EAI系统捆绑在一起的，其架构读者可通过EAI系统的相关资料进行了解，此处将不做讨论。

    另一种是将BI系统建立在企业级的数据仓库基础上，由数据仓库将企业的业务数据统一存储在企业逻辑数据模型架构中，然后，通过在数据仓库基础上建立逻辑或物理的数据集市、数据决策系统、数据在线分析系统等子系统，完成数据的整合、分析，然后由前端展现工具对已有的数据（原始数据、整合数据）进行汇总及展现。由于此类BI系统可以分步实施，用户可逐步建立其BI系统，所以成功率比较高。以目前已有的商业智能系统来看，此种架构将成为商业智能系统发展的主流。以下的讨论将以此种架构为基础。

    在企业级的以数据仓库系统为中心的商业智能系统中，其组成架构包括以下几部分：

    ● 源数据系统

    ● 可操作数据存储系统（ODS）

    ● 数据决策系统（DDS）

    ● 在线分析系统（OLAP）

    ● 前端展现工具

    ● 元数据系统

    商业智能系统运行的基础是互相独立、互不兼容的、复杂的源数据系统，各个源数据系统是企业在不同的历史时期建立的，面向不同业务需求的生产系统。因此，依照合理的方式整合源数据系统，将源数据统一存储在以企业逻辑模型构建的ODS系统中，DDS、OLAP、前端展现工具依照用户需求，对数据进行汇总、展示，并按照用户喜好的方式，将结果展现在用户面前是商业智能系统的基本任务。由于企业业务系统的复杂性，各个源数据系统的数据结构、格式、定义各不相同，为了能有效的整合企业数据系统，保持数据的一致性，并将数据统一地展现在客户面前，ETL解决方案是用户唯一的选择。

    ETL解决方案包括数据抽取（E）、数据传输、转换与清洗（T）、数据加载、调度（L），毋庸置言，ETL系统将贯穿整个商业智能系统的全过程，如图所示，从源数据系统到前端展示系统的整个商业智能系统各个组件之间，都存在ETL过程。 

    ETL方案对整个商业智能系统的重要性可与血液与人体的作用相提并论，一个有效的ETL处理方案将是系统成功的首要因素。